IFT 2505 Techniques d’optimisation 1 Prof: Jacques A. Ferland Bureau AA 3359 Tel. 343-5687 Auxiliaire.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Programmation linéaire et Recherche opérationnelle
Advertisements

La démarche clinique : élément fédérateur de la collaboration AS/IDE
Résolution Graphique d'un Programme Linéaire
LA QUALITE LOGICIELLE Plan du cours La modélisation d’activité 1 h ½
But de mon projet À qui sadresse til? Comment lutiliser? Moyen Âge.
IFT 2505 Techniques d’optimisation 1
6. Analyse postoptimale.
l’algorithme du simplexe
Méthodes Quantitatives d'Aide à la Décision
GEF 435A Principes des Systèmes dexploitation Introduction et syllabus.
INTRODUCTION Grande quantité de données
Problème d’Affectation Quadratique
Présentation du serveur WEB du premier cycle - Lundi 11 Décembre -
A.Faÿ 1 Recherche opérationnelle Résumé de cours.
Journée de Travail Groupe “Bermudes”
Plus rapide chemin bicritère : un problème d’aménagement du territoire
Gestion des Ressources et de la qualité de service
Bases de l’Intelligence Artificielle Distribuée
Vuibert Systèmes dinformation et management des organisations 6 e édition R. Reix – B. Fallery – M. Kalika – F. Rowe Chapitre 3 : Laide à la décision Laide.
6. Analyse postoptimale. Analyse postoptimale Mesurer linfluence sur la solution optimale de modifier certains coefficients du problème Indiquer à lutilisateur.
Bienvenue! INF3723: Systèmes d’exploitation Luigi Logrippo
SCIENCES DE L ’INGENIEUR
Programmation 2: IFT1025 Jian-Yun Nie H 2009.
IFT 2505 Techniques d’optimisation 1
29e CONFÉRENCE INTERNATIONALE DES COMMISSAIRES À LA PROTECTION DES DONNÉES ET DE LA VIE PRIVÉE 29 th INTERNATIONAL CONFERENCE OF DATA PROTECTION AND PRIVACY.
Luce Brotcorne Maître de Conférences LAMIH/ROI
Innovation et eLearning: Vers une pédagogie active Introduction
Séance d'information aux étudiants Présentation préparée par: Ghyslain Gagnon Professeur au département de génie électrique ELE792PROJET DE FIN D'ÉTUDES.
4.Convergence de lalgorithme du simplexe. Convergence dans le cas non dégénéré Hypothèse de non dégénérescence: toutes les variables de base sont positives.
Organisation du cours IFT 6800 – 2013 Jian-Yun Nie.
3. Convergence de lalgorithme du simplexe. Preuve: En supposant que la matrice A est de plein rang m, chaque solution de base réalisable doit comporter.
Programmation linéaire et Recherche opérationnelle
GCI 210 – Résistances des matériaux
GPA750 – Gestion de Projets
IFT6255 – Recherche d’information Jian-Yun Nie
MAXIMISER les RESULTATS
Hé bonhomme, le calcul matriciel,
© Petko ValtchevUniversité de Montréal Février IFT 2251 Génie Logiciel Conception Hiver 2002 Petko Valtchev.
Initiation à la conception des systèmes d'informations
Introduction et Généralités sur l’Algorithmique
6. Problème de flot à coût minimum.
© Petko ValtchevUniversité de Montréal Janvier IFT 2251 Génie Logiciel Préambule Hiver 2002 Petko Valtchev.
IFT 615 – Intelligence artificielle Consignes pour l’examen final
CSI 3525, Survol, page 1 CSI 3525 Concepts des langages de programmation.
- 5 - Optimisation linéaire et non-linéaire
Bin Hiver 2005 Intégration biosciences/informatique Sylvie Hamel Département d’informatique et de recherche opérationnelle André-Aisenstadt: 3161.
20/06/2015propagation de signatures lexicales dans le graphe du Web 1 Propagation de signatures lexicales dans le graphe du Web M. Bouklit M. Lafourcade.
Systèmes et Logiciels Embarqués : l'informatisation des objets Gestion de l'énergie (bâtiment intelligent) Ferroviaire (trains, métro autom.,...) Equipements.
Logiciel pour la résolution des programmes linéaires : « LINDO »
Optimisation des horaires de personnel
IFT6800 Atelier en informatique Organisation Eté 2008 Pierre Poulin.
Comportements des consommateurs Cours 1 Jacques Nantel Ph.D. décembre 1999.
Organisation IFT 6800 – E 2007 Jian-Yun Nie. Plan Introduction Architecture d’ordinateur Système d’exploitation Base de données Internet, TCP/IP Programmation.
Copyright, 1996 © Dale Carnegie & Associates, Inc. Com7114 Technologies de la communication Objectifs de ce cours ? Sa place dans le programme ? La communication.
CSI 3520 Concepts des langages de programmation. Information Enseignante: Nathalie Japkowicz Bureau: SITE 5-029
Joanne Yeomans CERN Induction Course 2007 Service pour l’information scientifique Libre accès à la littérature et aux données scientifiques Scientific.
IFT209 – Programmation Système
IFT3355: Infographie Plan © Victor Ostromoukhov Dép. I.R.O. Université de Montréal.
Modélisation des problèmes complexes et Optimisation
Une situation nouvelle
INFO 2014 Fichiers et base de données Philippe Fournier-Viger Département d’informatique, U.de Moncton Bureau D216
Unités de valeur de Patrice SALINI Mis à jour 27 juin 2002.
Principes fondamentaux et meilleures pratiques de conception de laboratoire Alger, Algérie SAND P. Sandia National Laboratories est un laboratoire.
Economie générale EXAMEN DE JANVIER 2016 TRAVAIL D’ANALYSE D’UN REPORTAGE.
A. de Crombrugghe0 Intro-méthode1 FAITS ET DECISIONS ECONOMIQUES Prof. Alain de Crombrugghe Année Académique ECGE B170 UNIVERSITE DE NAMUR FACULTE.
Programmation 2: IFT1025 Jian-Yun Nie A 2016.
5. Algorithme du simplexe
Transcription de la présentation:

IFT 2505 Techniques d’optimisation 1 Prof: Jacques A. Ferland Bureau AA 3359 Tel Auxiliaire

Recherche opérationnelle Modèles déterministes modèles linéaires modèles linéaires en nombres entiers modèles de flots dans les réseaux heuristiques … Modèles probabilistes processus de naissance et de mort files d’attente modèles de décision markoviens …

Objectifs Brève révision de la modélisation linéaire Méthode du simplexe et certaines variantes Spécialisation de la méthode du simplexe pour les problèmes de flots dans les réseaux Insister sur la compréhension des méthodes de résolution plutôt que sur l’apprentissage de l’utilisation de logiciels implantant ces méthodes Formation pour mieux maîtriser les principes des méthodes

Contenu du cours 1.Introduction: modélisation linéaire 2.Méthode du simplexe et son analyse 3.Variantes du simplexe: phase préliminaire pour générer une première solution, forme révisée du simplexe et variante pour problèmes avec variables bornées 4.Dualité : illustration et théorie 5.Convergence de l’algorithme du simplexe 6. Analyse postoptimale 7. Variante du simplexe pour le problème de flot à coût minimum, pour le problème de transport, et pour le problème d’affectation

Évaluation et travaux Barème Examen intra: 30% Examen final: 40% Devoirs: 30% Seuil Pour réussir le cours, il faut - une moyenne pondérée des deux examens ≥ 45% - moyenne globale ≥ 50% Travaux Devoirs hebdomadaires (ou presque) Collaboration « intelligente » tolérée Chaque étudiant doit remettre sa propre copie

Horaire et examens Horaire LU 13h30-14h30, Z 305 P. Claire-McNicoll ME 13h30-15h30, S 142 P. Roger-Gaudry T.P. LU 14h30-16h30 Z 305 P. Claire-McNicoll Dates des examens Intra Mercredi 28 octobre 2015, 13h30 – 15h30, 1360 P.A.A Final Mercredi 09 décembre 2015, 13h30 – 16h30, 1140 P.A.A

Notes de cours Acétates électroniques disponibles sur mon site Web:

Livres de référence F. S. Hillier and G. J. Lieberman, “ Introduction to Operations Research ” Mc Graw-Hill (2005) D. G. Luenberger, Y. Ye, “ Linear and Nonlinear Programming ” Springer (Troisième edition) (2008) M.S. Bazaraa, J.J. Jarvis, H.D. Sherali, “ Linear Programming and Network Flows ”, John Wiley & Sons (Troisième edition) (2005) V. Chvatal, “ Linear Programming ”, W. H. Freeman and Company (1980)

Règles de comportement Ponctualité Silence Interactivité

NOTE : Premier cours le ME 2 sept. 13h30 au S 142 P. Roger – Gaudry.